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11.
基于关联分析的数据挖掘在体检CRM中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
运用关联分析方法对体检中心数据进行挖掘。首先分析了关联规则的原理和方法,然后对待挖掘数据进行集成、变换等预处理,得到能进行挖掘的原始数据.采用挖掘工具WEKA,选用关联规则中的Apriori算法对处理后数据进行分析,得到了与某一病症相关的各个症状之间的关联关系,以及各个症状与健康之间的关联关系。 相似文献
12.
13.
在跨项目软件缺陷预测中,源项目与目标项目的特征关联度与实例分布差异性是影响预测模型性能的主要因素。本文从特征过滤与实例迁移2个角度出发,提出一种跨项目软件缺陷预测框架KCF-KMM(K-medoids Cluster Filtering- Kernel Mean Matching)。在特征过滤阶段,该方法基于K-medoids聚类算法来筛选特征子集,过滤与目标项目关联度低的特征。在实例迁移阶段,通过KMM算法计算源项目与目标项目实例间的分布差异度,以此分配每个训练实例的影响权重。最后,结合目标项目中少量有标注数据建立混合缺陷预测模型。为了验证KCF-KMM的有效性,本文从准确率和F1值的角度出发,分别与经典的跨项目软件缺陷预测方法TCA+、TNB和NNFilter相比,KCF-KMM的预测性能在Apache数据集上可以分别提升34.1%、0.8%、21.1%和14.4%、3.7%、10.6%。 相似文献
14.
根据城市居民对供水的可靠性、稳定性、经济节能性的需求,课题组提出了一种基于"双储"模式的供水系统,并按照本市德胜住宅小区的供水要求,设计了一套由储水池、气压罐、变频器、多台水泵机组等主要设备构成的全自动变频恒压供水系统.经过近半年的运行测试,系统有效地解决了传统供水方式中存在的问题,增强了系统的总体性能,有明显的节能效果. 相似文献
15.
16.
贝叶斯网络分类器的精确构造是NP难问题,使用K2算法可以有效地缩减搜索空间,提高学习效率。然而K2算法需要初始的节点次序作为输入,这在缺少先验信息的情况下很难确定;另一方面,K2算法采用贪婪的搜索策略,容易陷入局部最优解。提出了一种基于条件互信息和概率突跳机制的贝叶斯网络结构学习算法(CMI-PK2算法),该算法首先利用条件互信息生成有效的节点次序作为K2算法的输入,然后利用概率突跳机制改进K2算法的搜索过程来提高算法的全局寻优能力,学习较为理想的网络结构。在两个基准网络Asia和Alarm上进行了实验验证,结果表明CMI-PK2算法具有更高的分类精度和数据拟合程度。 相似文献
17.
付晓阳 《数字社区&智能家居》2013,(11):2548-2550
该文对无线传感器网络的路由协议进行了简要概述,总结了典型的平面路由协议和层次路由协议(分簇路由协议),重点介绍了LEACH路由协议和EEUC路由协议,并分析了其基本原理,最后对LEACH协议、LEACH-C协议和EEUC协议进行了模拟仿真,并对结果进行了简要分析和总结。 相似文献
18.
19.
人工代谢算法在故障诊断中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
从生物体新陈代谢的生理机能出发,建立了基于酶催化的人工代谢算法模型.通过对代谢算子功能的
分析提出了模式定理的概念,并证明了算法的收敛性.利用酶与底物相匹配的原理,通过代谢操作找出酶与底物的
最优匹配,从而找出对应故障现象的原因.在寻优过程中,不断地通过凋亡算子将不可能成立的原因筛除,降低了
故障诊断的成本.实例分析表明,该算法能有效地进行故障定位,尽可能地缩小了不必要的搜索空间. 相似文献
20.